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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
轻量化卷积神经网络目标检测算法研究
作者姓名:
丁瑞敏
田军委
刘雪松
王沁
李锦涛
作者单位:
1. 西安工业大学机电工程学院;2. 内蒙古北方重工业集团有限公司
摘 要:
为有效解决巡检机器人视觉神经网络在车间精准目标检测实时性相关问题。文中以YOLOv4检测算法为基础框架,通过分析机器人在车间巡检时影响检测速度和精度等主要因素,引入应用深度可分离卷积的MobileNetV3轻量化特征提取网络,利用改进LYOLO的损失函数,构建了一种轻量化网络目标检测算法。实验结果表明:LYOLO算法网络参数量降至44.74 MB,平均检测精度可达93.6%,单张图片检测耗时为0.01 s,对巡检时的综合检测定位及检测实时性均获得较大提升。
关 键 词:
车间巡检机器人
轻量化卷积
神经网络
目标检测算法
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